KI-Audit
Strukturierte Bestandsaufnahme: Wo lohnt sich KI in Ihrem Unternehmen, wo nicht - inklusive Use-Case-Mapping und priorisierter Umsetzungs-Roadmap.
2.490,00 €
Beschreibung
KI-Beratung beginnt nicht mit dem Tool, sondern mit der Wahrheit. Das KI-Audit ist eine 2- bis 3-wöchige strukturierte Bestandsaufnahme Ihres Unternehmens, die drei Fragen beantwortet: Welche Prozesse profitieren wirklich von KI? Welche Daten haben Sie – und welche müssten Sie erst aufbereiten? Welche Reihenfolge ist die wirtschaftlichste?
Was wir tun
- Kick-off mit Geschäftsführung und IT/Marketing-Verantwortlichen (90 Minuten)
- Interviews mit 3-6 Schlüsselpersonen aus den Fachbereichen (je 45-60 Minuten)
- Sichtung Ihrer relevanten Tools, Daten-Quellen und Prozesse
- Use-Case-Mapping mit Bewertung nach Aufwand, Nutzen, Datenreife
Was Sie bekommen
- Audit-Report: Lage, bewertete Use-Cases, Risiken
- Roadmap mit drei Wellen (Quick-Wins, mittlere Vorhaben, strategisch)
- Tool-Empfehlung mit Begründung
- Hinweise zu DSGVO, EU-AI-Act und betrieblichen Mitbestimmungs-Themen
Fragen Sie das KI-Audit direkt hier an. Wir melden uns kurzfristig, um den Termin abzustimmen.
Individuelle Anfrage
Sie benötigen ein individuelles Angebot? Schreiben Sie uns kurz, was Sie zu diesem Produkt wissen möchten und welche Stückzahlen oder Individualisierungen Sie benötigen.
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FAQ
Ein KI-Audit lohnt sich für Unternehmen, die KI einsetzen wollen, aber unsicher sind, wo der Einstieg wirklich Wirkung zeigt. Besonders im Mittelstand, wo Daten oft verteilt vorliegen und Prozesse historisch gewachsen sind, schafft eine strukturierte Bestandsaufnahme Klarheit, bevor Budget in Tools fließt.
Typische Auslöser sind konkrete Ideen ohne klaren Startpunkt, gescheiterte Insellösungen oder der Wunsch, KI-Vorhaben nach Aufwand und Nutzen zu priorisieren. Wer dagegen bereits eine belastbare Datenbasis und eine klare Roadmap hat, braucht kein Audit, sondern kann direkt in die KI-Beratung und Umsetzung gehen.
Industrial AI ist künstliche Intelligenz, die in der Produktion arbeitet: an Maschinen, Anlagen und Prozessen statt in Bþroanwendungen. Sie wertet Sensor-, Maschinen- und Qualitätsdaten aus und greift dort ein, wo Takt, Ausschuss und Stillstand über die Marge entscheiden.
Der Unterschied zu einem Assistenten im Büro liegt in den Anforderungen: Die Auswertung muss im Takt der Anlage laufen, jede Entscheidung nachvollziehbar dokumentiert sein, und der Betrieb muss auch ohne Internetverbindung weiterlaufen. Deshalb rechnen die Modelle meist auf Hardware direkt an der Anlage (Edge) oder auf einem Server im Haus. Am weitesten verbreitet sind drei Anwendungen: vorausschauende Wartung, optische Qualitätsprüfung und die Regelung von Prozessparametern. Wie ein solches Vorhaben abläuft, steht auf unserer Seite zu Industrial AI.
KI-Readiness beschreibt, wie gut ein Unternehmen auf den produktiven Einsatz von KI vorbereitet ist – von der Datenqualität über dokumentierte Prozesse bis zu Datenschutz und Unternehmenskultur. Ein Readiness-Check bewertet diese Dimensionen strukturiert und zeigt, welche Grundlagen vor dem ersten KI-Projekt geschaffen werden müssen.
Das Ergebnis ist ein klarer Fahrplan statt Bauchgefühl: Sie wissen, wo Ihr Unternehmen steht und was zuerst zu tun ist, bevor Sie investieren. Diesen Check führen wir im Rahmen der KI-Beratung durch.
Wissenstransfer im Unternehmen bedeutet, Erfahrungswissen von Mitarbeitern so zu sichern und weiterzugeben, dass es der Organisation erhalten bleibt – auch bei Ruhestand, Jobwechsel oder Krankheit. Das betrifft nicht nur dokumentierte Abläufe, sondern vor allem das Wissen in Köpfen: gelöste Probleme, Kundenhistorien, das Gespür für Maschinen und Prozesse.
Moderne Ansätze erfassen dieses Wissen KI-gestützt im Arbeitsalltag, statt auf Handbücher und Formulare zu setzen, die in der Praxis nicht gepflegt werden. Wie das konkret funktioniert, zeigt unsere Leistung KI-Wissensmanagement.
Ja – ein KI-Wissenssystem kann vollständig auf Ihrer eigenen Infrastruktur laufen, sodass Verträge, Kalkulationen und interne Dokumente Ihr Netzwerk nicht verlassen. Es findet kein Upload zu OpenAI, Google oder anderen Cloud-Diensten statt, und Ihre Inhalte werden nicht für das Training fremder Modelle verwendet.
Damit schaffen Sie die technische Grundlage für einen DSGVO-konformen Betrieb und erfüllen die Anforderungen, die Kunden und Partner an den Umgang mit vertraulichen Informationen stellen. Die Datenhoheit bleibt technisch und rechtlich bei Ihnen; Rechtsgrundlagen, Verarbeitungsverzeichnis und Schutzmaßnahmen dokumentieren Sie weiterhin selbst. Wie wir das aufsetzen, beschreibt unsere Leistung KI-Wissensmanagement.
KI-Wissensmanagement macht das gesammelte Wissen eines Unternehmens per Frage abrufbar: Ein KI-Agent durchsucht Verträge, Handbücher, Protokolle und E-Mails und liefert in Sekunden eine Antwort mit Quellenangabe. Anders als eine klassische Volltextsuche versteht das System die Frage inhaltlich und findet auch Passagen, die anders formuliert sind als die Suchanfrage.
Für Unternehmen bedeutet das: Wissen, das bisher in Ordnern und Köpfen verstreut lag, wird für alle Mitarbeiter nutzbar – ohne dass Dokumente umstrukturiert werden müssen. Wie ein solches System im Mittelstand aufgebaut wird, zeigt unsere Leistung KI-Wissensmanagement.
Nein, echte Daten müssen Sie nicht herausgeben. Für ein aussagekräftiges KI-Audit genügen anonymisierte Auszüge, Screenshots, Prozessbeschreibungen und Tool-Listen – damit lassen sich rund 95 Prozent der Analyse abdecken.
Wo tiefergehende Einblicke sinnvoll sind, unterzeichnen wir vorab eine Vertraulichkeitsvereinbarung. Ihre Datenhoheit bleibt zu jedem Zeitpunkt bei Ihnen.
Wie lange ein KI-Audit dauert, hängt vor allem vom Umfang ab: von der Zahl der beteiligten Fachbereiche, der Menge und Qualität der vorhandenen Daten und davon, wie viele Anwendungsfälle bewertet werden. Ein kompakter Readiness-Check ist deutlich schneller abgeschlossen als ein Audit über mehrere Standorte.
Der Aufwand auf Ihrer Seite bleibt dabei meist gering – ein Kick-off, einige kurze Interviews mit Schlüsselpersonen und die Sichtung vorhandener Tools und Prozesse, in der Regel vollständig remote. Den verbindlichen Zeitrahmen für das KI-Audit der Ideenfabrik finden Sie auf der Produktseite zum KI-Audit.
Das Wissen ausscheidender Mitarbeiter sichern Sie am zuverlässigsten, indem es im laufenden Arbeitsalltag erfasst wird – nicht erst in den letzten Wochen vor dem Abschied. Ein KI-gestütztes Wissenssystem lernt aus jedem Dialog: Erklärt ein erfahrener Kollege eine Lösung, ist sie dauerhaft gespeichert und für Nachfolger abrufbar.
Klassische Übergabedokumente greifen dagegen zu kurz, weil in wenigen Tagen nicht nachzuholen ist, was über Jahrzehnte an Erfahrung gewachsen ist. Ein KI-Wissensmanagement sichert dieses Wissen laufend statt punktuell.
KI in der Produktion braucht Daten, die den Zustand von Maschine und Werkstück beschreiben, und die stammen aus den Systemen, die ohnehin laufen: Signale der Maschinensteuerung (SPS), Auftrags- und Rückmeldedaten aus der Fertigungssteuerung (MES) und dem Warenwirtschaftssystem (ERP) sowie Prüf- und Messprotokolle aus der Qualitätssicherung.
Entscheidend ist weniger die Menge als die Verwertbarkeit. Jeder Datensatz braucht einen Zeitstempel, muss eindeutig einer Maschine und einem Auftrag zuzuordnen sein, und der erfasste Zeitraum muss auch Störungen enthalten: Ein Modell, das nur Gutteile gesehen hat, erkennt keinen Fehler. Deshalb beginnt jedes Vorhaben mit der Frage, welche Signale Ihre Anlagen heute liefern und wie sie aus der Steuerung herauskommen. Wie belastbar diese Grundlage ist, klärt eine KI-Readiness-Analyse.
Klassische Wissensdokumentation scheitert, weil sie neben der eigentlichen Arbeit erledigt werden muss: Dokumentiert wird, wenn Zeit ist – also selten. Handbücher veralten, Wikis werden nicht gepflegt, und das wertvollste Wissen steht ohnehin nirgends: Erfahrung, Einschätzungen, gelöste Sonderfälle.
Systeme, die Wissen im Arbeitsalltag nebenbei erfassen – etwa im Dialog mit einem KI-Agenten – umgehen dieses Problem, weil niemand zusätzlich schreiben muss. Genau darauf setzt unsere Leistung KI-Wissensmanagement.
Ja. Im KI-Audit klassifizieren wir Ihre geplanten Anwendungsfälle nach den Risikostufen des EU AI Act und benennen die jeweils nötigen Maßnahmen.
Sie erhalten damit nicht nur eine wirtschaftliche Priorisierung Ihrer KI-Vorhaben, sondern auch eine erste rechtliche Einordnung – inklusive Hinweisen zu DSGVO und betrieblicher Mitbestimmung.
Nein. Souveränität entsteht schrittweise, System für System, und beginnt dort, wo die Abhängigkeit am teuersten oder am riskantesten ist.
Am Anfang steht eine Standortbestimmung: Welche Daten liegen heute wo, welche Verträge binden Sie an einen Anbieter, welche Systeme sind für das Kerngeschäft kritisch? Daraus ergibt sich eine Reihenfolge nach Wirkung und Aufwand. Häufig lohnt der Einstieg bei Dateiablage, Automatisierung und KI, weil dort besonders viele sensible Daten anfallen und der Wechsel technisch überschaubar bleibt. Gewachsene Fachanwendungen bleiben zunächst oft, wo sie sind. Entscheidend ist, dass jeder Schritt für sich funktioniert und das Tagesgeschäft weiterläuft.
